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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型介紹 內(nèi)容精選 換一換
  • 核人力,提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢: 1. 多模態(tài)審核:支持同時(shí)對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查; 2. 準(zhǔn)確率高:采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),模型識別準(zhǔn)確率高; 3. 識別速度快:實(shí)時(shí)對視頻進(jìn)行審核,快速識別視頻違規(guī)項(xiàng)。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由
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    本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。
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    概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托 總覽:優(yōu)勢
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    文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院 華為云微認(rèn)證:基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 針對網(wǎng)絡(luò)模型遷移時(shí)常見的算子不支持問題,由昇騰專家傾力打造的在線認(rèn)證,為您介紹TBE算子開發(fā)流程,使能昇騰的強(qiáng)大算力。 立即購買 最新文章 【華為云828企業(yè)節(jié)上福利】軟件開發(fā)工具升級版免費(fèi)套餐重磅上線
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    ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動實(shí)現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能,在無需算法工程師介入的情況下,即可自動進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動實(shí)現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod
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    GaussDB 介紹 GaussDB介紹 GaussDB數(shù)據(jù)庫 ,又稱為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB,該產(chǎn)品擁有云上高可用,高可靠,高安全,彈性伸縮,一鍵部署,快速備份恢復(fù),監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力,智能診斷,索引推薦等豐富的企業(yè)級特性,有效提升客戶開發(fā)運(yùn)維效率。 GaussDB數(shù)據(jù)庫,又稱為云
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間:2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念,有些材料也稱為鍵,或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合,如果U對于K完全函數(shù)依賴,則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一
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    云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)
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    云知識 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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    華為云計(jì)算 云知識 存儲池介紹 存儲池介紹 時(shí)間:2020-09-27 10:20:47 根據(jù)IO性能劃分存儲池類型,各種類型的存儲池具體介紹如下。不同類型存儲池的性能和價(jià)格有所不同,您可根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇您所需的存儲池。 磁盤類型必須與存儲池類型保持一致。 應(yīng)用場景 高IO:高I
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    華為云計(jì)算 云知識 BMS創(chuàng)建介紹 BMS創(chuàng)建介紹 時(shí)間:2021-07-01 15:22:31 裸金屬服務(wù)器 云服務(wù)器 云計(jì)算 云主機(jī) 一、裸金屬服務(wù)器創(chuàng)建方法 1、創(chuàng)建裸金屬服務(wù)器 (1)進(jìn)行基礎(chǔ)配置 包年/包月:包年/包月是預(yù)付費(fèi)模式,按訂單的購買周期計(jì)費(fèi),適用于可預(yù)估資源
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    中級 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識別場景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識別場景 HCIA-AI HCIA-AI
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    產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確率高:采用最新一代 語音識別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識別準(zhǔn)確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。
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    實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時(shí)間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
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    提高了抗噪性能,使識別準(zhǔn)確率顯著提升。 識別速度快 把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識別模式 支持多種實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫模式,如流式識別、連續(xù)識別和實(shí)時(shí)識別模式,靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場景。
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    預(yù)測性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和回歸分析等預(yù)測推理方法,預(yù)測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障,何時(shí)發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務(wù)運(yùn)維效率,降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測模型,并對預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析
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    手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編
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